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@@ -29,17 +29,8 @@ docker run -it -v /path/your_data/:/path/your_data/ --shm-size=32G --privileged=
 ```
 
 ## 推理
-使用pip安装依赖
-```
-pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ -r requirements.txt
-```
-此时默认会安装deepspeed库（支持sat库训练），此库对于模型推理并非必要，同时部分Windows环境安装此库时会遇到问题。 如果想绕过deepspeed安装，我们可以将命令改为
-```
-pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ -r requirements_wo_ds.txt
-pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --no-deps "SwissArmyTransformer>=0.4.4"
-```
 
-使用Huggingface transformers库调用模型，可以通过如下代码（其中图像路径为本地路径,模型路径为THUDM/visulglm-6b）：
+使用Huggingface transformers库调用模型，通过下面地址下载模型https://huggingface.co/THUDM/visualglm-6b/tree/main，可以通过如下代码（其中图像路径为本地路径,模型路径为THUDM/visulglm-6b）：
 ```
 from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/visualglm-6b", trust_remote_code=True)
@@ -58,6 +49,7 @@ Specify both input_ids and inputs_embeds at the same time, will use inputs_embed
 ```
 命令行 Demo
 ```
+cd /home/VisualGLM-6B
 python cli_demo_hf.py 
 ```
 程序会自动下载sat模型，并在命令行中进行交互式的对话，输入指示并回车即可生成回复，输入 clear 可以清空对话历史，输入 stop 终止程序。